<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />私がウェイトトレーニングのトレーニングをノートに記録し始めたのは中学生の頃でした。 しかし、データを JMP にインポートし始めるまで、トレーニング ノートからは長年にわたる自分のパターンについてあまり洞察が得られませんでした。 私は 2015 年の初めに、過去 1 月 17 日のうち 14 日のデータを入力することから始めました。 手作業でのデータ入力に退屈したため、すぐに新しい追跡ツールを調査するようになりました。 私は最初に Full Fitness 追跡アプリを採用し、次に Push Strength ウェイト トレーニング センサー バンドとアプリを採用しました。どちらも、ワークアウト中にスマートフォンでワークアウトの詳細を記録したり、データを CSV に直接エクスポートして JMP にインポートしたりできます。
ノートブックから収集したものでも、Full Fitness からエクスポートしたものでも、Push バンドで収集したものでも、私のウェイト トレーニング データ テーブルには、多くの高次元データ セットに共通する課題がありました。 私は、ワークアウト履歴のさまざまな側面をクリーンアップ、分類、視覚化するのに役立つ、よく知っている JMP プラットフォームに注目しました。 JMP 12 Recode プラットフォームを使用して、複製されたエクササイズ名を結合し、体の主要な部分ごとにエクササイズを分類しました。 JMP 12 で追加された新しい選択フィルター機能を利用して、女性の筋肉形状ファイルのカスタム セットを作成し、これらの形状を含むグラフを他の概要グラフのフィルターとして使用しました。
